李小林

作品数：28被引量：42H指数：4
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供职机构：福建农林大学计算机与信息学院更多>>
发文主题：图像分割图像扩散昆虫图像去噪算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术生物学轻工技术与工程理学更多>>
发文期刊：《农产品加工》《农业工程学报》《石河子大学学报（自然科学版）》《福州大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：福建省自然科学基金国家自然科学基金福建省教育厅资助项目福建省教育厅B类科技/社科项目更多>>
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融合中心损失和焦点损失的蝴蝶自动识别
《昆虫学报》2025年第2期223-230,共8页李小林 李建祥 陈彬彬 王荣 张飞萍 黄世国 
福建省自然科学基金项目(2024J01417);福建农林大学科技创新专项基金项目(KFb22097XA,KFB23155)。
【目的】针对蝴蝶样本存在类间和类内分布不平衡导致识别性能下降的问题,探索一种多损失融合的蝴蝶自动识别方法。【方法】利用开源的Butterfly-200图像数据集作为实验数据。该数据集包括200种蝴蝶,每种蝴蝶的图像数量从30~885不等。以...
关键词：蝴蝶 分布不均衡 交叉熵损失 中心损失 焦点损失 图像分类 
海藻脱腥方法研究进展
《农产品加工》2024年第23期95-99,共5页苏澈 孙意岚 陈庆惠 林静 庞杰 黄世国 李小林 
“十四五”国家重点研发计划子课题项目(2023YFD2100601)。
海藻中含有多糖、维生素等多种营养成分,具有提升免疫力、降血压等功能,被大众所喜爱。但是,海藻存在腥味重等问题,影响了消费者的接受程度,限制了海藻食品产业的发展。海藻腥味的形成原因是由于海藻脂质氧化、多不饱和脂肪酸的降解及...
关键词：海藻 挥发性化合物 物理脱腥 化学脱腥 生物脱腥 复合脱腥 
基于Local-Global-VIT细粒度分类算法的蝴蝶识别
《昆虫学报》2024年第9期1251-1261,共11页李建祥 李小林 王荣 张元孜 陈淑武 张飞萍 黄世国 
福建省自然科学基金项目(2024J01417);福建农林大学科技创新专项基金项目(KFb22097XA)。
【目的】准确鉴别蝴蝶种类,动态观测蝴蝶群落多样性变化对生境质量评估、生态环境恢复等方面具有重要意义。针对现有蝴蝶识别方法仅依靠整体特征,忽略了局部特征导致识别生态图像能力不足的问题,本研究旨在开发一种Local-Global-VIT细...
关键词：蝴蝶 图像识别 细粒度分类 vision transformer 局部令牌选择 全局令牌聚合 
花椒中麻味物质的研究及机器学习方法应用进展
《食品科学》2024年第18期282-289,共8页王月光 李小林 王芹 苏澈 张钦华 黄世国 孙意岚 庞杰 
“十四五”国家重点研发计划重点专项(2022YFD2101102);福建省自然科学基金项目(2022J02021)。
本综述对机器学习在花椒中麻味物质的应用进行了总结。市面上不同品种的花椒含有不同的麻味物质且其含量亦不尽相同,同时花椒麻味物质的组成及其含量的传统检测与分析方法有诸多局限性,因此引入机器学习算法为这一领域带来了新的可能性...
关键词：机器学习 花椒 麻味物质 模型 
一种伪装昆虫图像的前背景自动分割算法——ZDNet
《昆虫学报》2024年第8期1127-1136,共10页范炬臣 李小林 任昊杰 王荣 张飞萍 黄世国 
福建省自然科学基金项目(2021 J01125);福建农林大学科技创新专项基金项目(KFb22097XA,KFB23155)。
【目的】昆虫常在色彩、纹理或形态上和背景相似,具有伪装性,识别难度大。本研究旨在探索基于深度学习的伪装昆虫前背景自动分割方法。【方法】将显著目标检测算法(salient object detection algorithm)、大模型图像分割算法(large-scal...
关键词：昆虫 伪装 目标检测 深度学习 图像分割 深层梯度网络 
机器学习视角下风味分子研究及其在茉莉花茶中的应用被引量：2
《粮油食品科技》2024年第2期74-82,共9页庞杰 李小林 王芹 张钦华 黄世国 孙意岚 
“十四五”国家重点研发计划项目(2022YFD2101102)。
旨在探讨机器学习在风味分子研究领域的应用,尤其是其在茉莉花茶风味分析中的实践。风味分子的研究是理解和优化食品、特别是茶类饮品味道和品质的基础。机器学习技术的引入为风味分子的识别和分析打开了新的视野。概述了风味分子的基...
关键词：风味分子 机器学习 茉莉花茶 品质预测与控制 风味优化 智能化加工 研究展望 
融合超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别模型被引量：5
《农业工程学报》2023年第5期137-145,共9页王文瑾 游子绎 邵历江 李小林 吴松青 张珠河 黄世国 张飞萍 
福建省林业科技项目(闽林文[2021]35号);国家林业和草原局重大应急科技项目(ZD202001);福建农林大学科技创新专项基金项目(KFb22097XA)。
为解决山地地形起伏大、无人机飞行高度高导致图像中尺度小且纹理模糊的松枯死木识别困难问题,该研究提出了一种在特征层级进行超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别算法。在YOLOv5网络中添加选择性核特征纹理迁移模块生成有细节纹理的高...
关键词：无人机 图像识别 松枯死木 小目标检测 超分辨率重建 特征融合 
准确度优先的多目标帝王蝶优化定量构效特征选择方法被引量：2
《小型微型计算机系统》2021年第12期2506-2510,共5页李小林 王静 张元孜 黄世国 
国家自然科学基金项目(31870641)资助;福建省自然科学基金项目(2017J01607,2018J01612)资助;福建农林大学科技创新专项基金项目(KFA17030A,KFA17181A)资助;福建省林业科技项目(闽林科便函[2018]26号)资助。
针对帝王蝶优化算法用于特征选择时需满足多目标的要求,对该算法进行了3个方面的改进:(1)在个体排序步骤中引入非支配排序算法,并对调整算子做了修正,满足了多目标要求;(2)增加了准确度优先策略,减少了计算资源在低准确性区域的搜索,保...
关键词：特征选择 帝王蝶优化 非支配排序 定量构效 
基于K-mer-SVM的piRNA预测被引量：1
《福建农林大学学报（自然科学版）》2016年第2期228-231,共4页李小林 黄世国 
福建省自然科学基金资助项目(2013J01071)
采用支持向量机(SVM)结合K-mer分布特征预测piRNA.利用多种生物的非编码RNA序列数据库,从中挑选出piRNA序列作为正样本,并以由该数据库构建的非piRNA序列作为负样本,将正样本和负样本构成的数据随机取出50%作为训练集,将剩余的数据作为...
关键词：支持向量机 PIRNA K-mer 分类 
基于可区分二进制局部模式特征的蛾类昆虫识别被引量：8
《计算机应用与软件》2016年第3期172-175,共4页李小林 周蓬勃 周明全 黄世国 
国家自然科学基金项目(61170203);福建省自然科学基金项目(2013J01071);国家重点基础研究发展计划前期研究专项(2011CB311802);虚拟现实应用教育部工程研究中心开放基金项目(MOEBNUEVRA200904)
蛾类昆虫多为农业害虫,自动识别蛾类昆虫种类对虫害预测预报意义重大。针对现有昆虫自动识别方法集中在目以上层次昆虫识别难以实现目内昆虫识别,提出一种基于纹理特征的蛾类昆虫识别方法。应用一种改进的局部二进制模式提取昆虫图像特...
关键词：二进制局部模式 蛾类昆虫 图像处理 目标识别 
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